文件名称：典型相关分析matlab实现代码-TCGAsurvival:分析TCGA数据的脚本
文件大小：7.49MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 06:58:58
系统开源
典型相关分析matlab实现代码提取TCGA数据以进行生存分析的脚本。 有关与癌症有关的更多说明，请参见 资料说明 可通过，获取公开数据。 首先，安装BiocManager::install("CNTools") ，克隆存储库git clone https://github.com/zhandong/TCGA2STAT ，然后从源代码install.packages("TCGA2STAT_1.2.tar.gz", repos = NULL, type = "source") 资料准备 首先，使用misc/TCGA_preprocessing.R脚本在本地获取数据。 在本地计算机上创建一个文件夹 使用下载的数据的存储路径更改data_dir变量 逐行运行文件或获取文件 默认情况下，将下载所有癌症的RNA-seq数据并将其另存为*.rda文件 在所有其他脚本中，将data_dir变量更改为存储下载的数据的路径 分析实例 -在肿瘤，正常和转移组织中的差异基因表达分析。 Bartha，Áron和BalázsGyrrffy。 “” ， ， 分析脚本 在所有其他脚本中，“更改路径”用于存储下载的数
【文件预览】：
TCGAsurvival-master
----TCGA_stemness.Rmd(9KB)
----TCGA_DEGs_clin_subcategories.Rmd(19KB)
----results()
--------.results(0B)
--------.README.md(0B)
----TCGA_CNV.Rmd(17KB)
----CELLX_analysis.Rmd(11KB)
----TCGA_correlations.Rmd(17KB)
----TCGA_summary.Rmd(15KB)
----correlations_one_vs_one.Rmd(9KB)
----styles.ref()
--------genomebiology.csl(6KB)
----examples()
--------CELLX_analysis.pdf(178KB)
--------Results_MIA_BRCA.xlsx(1.18MB)
--------TCGA_stemness.pdf(126KB)
--------TCGA_summary.pdf(967KB)
--------hsa05217.MIA.png(39KB)
--------TCGA_expression.pdf(105KB)
--------TCGA_correlations_MIA.pdf(148KB)
--------TCGA_CNV.pdf(349KB)
--------TCGA_DEGs_MIA.pdf(380KB)
--------TCGA_DEGs_MIA.xlsx(1.31MB)
----LICENSE(34KB)
----TCGA_expression.Rmd(8KB)
----README.md(19KB)
----TCPA_correlation.Rmd(2KB)
----survival_Neuroblastoma.Rmd(11KB)
----styles.doc()
--------NIH_grant_style.docx(19KB)
--------NSF_grant_style.docx(19KB)
----survival.Rmd(27KB)
----data()
--------survplot_0.0.7.tar.gz(5KB)
--------DataPlatforms_AppendixB.PDF(374KB)
--------ClinicalVariables_AppendixC.PDF(239KB)
--------CancerDataChecklist_AppendixA.PDF(206KB)
--------.README.md(0B)
----Supplemental_R_script_1.R(15KB)
----data.TCGA()
--------TCGA_stemness.xlsx(1.3MB)
--------CCR-13-0583tab1.xlsx(14KB)
--------CCLE_Cell_lines_annotations_20181226.txt(327KB)
--------TCGA_489_UE.k4.txt(17KB)
--------TCGA_cancers.xlsx(10KB)
--------TCGA_purity.xlsx(540KB)
--------TCGA_cancer_counts.csv(325B)
--------Immune_resistant_program.xlsx(56KB)
--------TCGA.bib(20KB)
--------TCGA_genes.txt(135KB)
--------PAM50_classification.txt(13KB)
--------patientsAll.tsv(194KB)
--------BRCA_with_TP53_mutation.tsv(33KB)
--------TCPA_proteins.txt(2KB)
--------BRCA_XENA_clinical.csv(323KB)
--------XENA_classification.csv(285KB)
----TCGAsurvival.Rproj(204B)
----misc()
--------cgdsr.R(5KB)
--------survplot_0.0.7.tar.gz(5KB)
--------calcTPM.R(917B)
--------cgdsr_preprocessing.R(7KB)
--------aracne_networks.R(4KB)
--------XENA_BRCA.R(4KB)
--------clinical_annotation_merge_BRCA.R(1KB)
--------RTCGA.R(3KB)
--------calc_feature_length.R(4KB)
--------overlap_significance.R(1KB)
--------TCGA_preprocessing.R(9KB)
--------PCA.R(7KB)
--------featureCounts2TPM.Rmd(3KB)
----.gitignore(359B)
----TCGA_DEGs.Rmd(19KB)
----PPI_Networks.Rmd(18KB)
----TCGA_correlations_BRCA.Rmd(8KB)